【摘 要】
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针对高光谱遥感信息冗余多、波段相关性比较强的特点,对预处理的影像进行最小噪声分离（Minimum Noise Fraction,MNF）实现降维和去相关,然后利用纯净像元指数（Pixel Purity Index
【机 构】
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余姚市规划测绘设计院,赤峰市水利规划设计研究院,机械工业勘察设计研究院有限公司
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针对高光谱遥感信息冗余多、波段相关性比较强的特点,对预处理的影像进行最小噪声分离（Minimum Noise Fraction,MNF）实现降维和去相关,然后利用纯净像元指数（Pixel Purity Index,PPI）进行端元选择,最终选择斜钠钙石、阳起石、水铝石、斧石、锌蒙脱石5种端元,基于线性光谱混合模型利用IDL语言编程实现Cuprite地区高光谱影像矿物的分类。利用kappa系数对实验分类结果进行精度分析,验证了基于线性光谱混合模型进行高光谱矿物分类的有效性,从而更好地进行矿物识别研究。
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